2022 年印度的机器学习工资 [适用于应届生和有经验者]

想知道印度的机器学习工资范围是多少？

在一份题为“美国最佳工作：2019 年”的报告中，Indeed 坚持认为机器学习工程师的工作已经发展成为一个非常有前途的职位——它记录了 344% 的增长和 146,085 美元的平均工资基数.

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如您所见，Indeed 报告中列出的 25 个职位中有 9 个来自技术相关领域。 这并不奇怪，因为技术角色，尤其是数据科学、人工智能和机器学习领域的角色，在行业的各个平行领域中都变得越来越重要。 正因为如此，公司并没有回避在印度提供更高的机器学习工资。

因此，如果您具备所需的技能并准备好让自己保持更新，那么您作为机器学习工程师的职业预计将不断向前和向上发展。 尤其是当我们认为印度的机器学习工资直接或间接取决于他们的技能提升和更新程度时，这条线是正确的。

Gartner 最近的一份报告指出，到 2020 年，人工智能的快速增长将带来近 230 万个机器学习职位。

我们确信，这一定激发了您成为机器学习工程师的意愿！ 让我们来看看究竟谁是机器学习工程师，以及印度典型的机器学习工资是多少？

什么是机器学习？

根据 SAS 的说法， “机器学习是一种数据分析方法，可以自动构建分析模型。 它是人工智能的一个分支，其理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策。”

尽管机器学习这个词最近才成为人们关注的焦点，但机器学习的概念已经存在了很长时间，最早的例子是他在二战期间开发的艾伦图灵的谜机。 今天，机器学习几乎无处不在，从我们生活中的普通事物到涉及大数据的更复杂的计算。 例如，谷歌的自动驾驶汽车以及 Netflix、亚马逊和 Spotify 等网站上的个性化推荐，都是机器学习的成果。 由于需求，印度的机器学习工资是最高的之一。

为什么机器学习在当今世界很重要？

在什么是机器学习之后，接下来是下一个重要的问题——“机器学习的重要性是什么？”

机器学习的主要重点是通过深入研究大量数据储备来帮助组织提高其整体功能、生产力和决策过程。 随着机器开始通过算法学习，它将帮助企业在数据中解开这些模式，从而帮助他们在不需要人工干预的情况下做出更好的决策。 除了这种前期优势，机器学习还具有以下优势：

1、及时分析评估

通过筛选客户反馈和交互等海量数据，ML 算法可以帮助您及时分析和评估您的组织战略。 当您通过浏览多个数据源创建业务模型时，您有机会查看相关变量。

2. 通过快速处理实现实时预测

机器学习算法最令人印象深刻的特点之一是它们的速度非常快，因此来自多个来源的数据处理速度很快。 反过来，这有助于做出对企业非常有益的实时预测。 例如，

• 流失分析——它涉及识别那些可能离开你的品牌的客户群。
• 客户线索和转化——机器学习算法提供了对不同客户群的购买和消费模式的洞察，从而使企业能够设计出能够最大限度地减少损失和巩固利润的策略。
• 客户保留——机器学习算法可以帮助识别客户获取政策和营销活动中的积压。 有了这些见解，您可以调整您的业务策略并改善整体客户体验以留住您的客户群。

3. 转型行业

机器学习已经开始改变行业，因为它能够实时提供有价值的见解。 金融和保险公司正在利用机器学习技术在大型数据集中识别有意义的模式，防止欺诈，并为不同的客户群提供定制的财务计划。 在医疗保健领域，由 ML 技术驱动的可穿戴设备和健身传感器使个人能够掌控自己的健康，从而最大限度地减少对医疗专业人员的压力。 因此，机器学习工程师有很多机会，他们工作不可或缺的性质确保了印度机器学习的薪水相当高。

机器学习工程师做什么的？

机器学习工程师的工作与数据科学家的工作非常相似，因为这两个角色都涉及处理大量数据。 因此，机器学习工程师和数据科学家都必须具备出色的数据管理技能。 然而，这就是这两个角色共有的相似之处。

数据科学家主要关注通过面向数据的决策产生有价值的见解以推动业务增长。 相比之下，机器学习工程师专注于设计用于预测模型自动化的自运行软件。

通常，机器学习工程师与数据科学家密切合作。 虽然数据科学家从大型数据集中提取有意义的见解并将信息传达给业务利益相关者，但机器学习工程师确保数据科学家使用的模型可以摄取大量实时数据以生成更准确的结果。

机器学习工程师的职责

• 研究和转换数据科学原型。
• 设计和开发机器学习系统和方案。
• 使用测试结果执行统计分析和微调模型。
• 在线查找可用的数据集以进行培训。
• 在必要时训练和重新训练 ML 系统和模型。
• 扩展和丰富现有的 ML 框架和库。
• 根据客户/客户要求开发机器学习应用程序。
• 研究、试验和实施合适的机器学习算法和工具。
• 分析 ML 算法的问题解决能力和用例，并按成功概率对其进行排名。
• 探索和可视化数据，以便更好地理解和识别在实际场景中部署模型时可能影响模型性能的数据分布差异。

学习机器学习所需的技能

既然您知道为什么应该选择机器学习职业并且可能也做出了决定，那么让我们告诉您一些重要的技能，您需要这些技能来充分利用这个机会。

为了让您的职业生涯成长为一名机器学习工程师并在印度获得尽可能高的机器学习薪水，您需要更新自己：

• 统计和概率：你对算法的理解与你对理论的了解有很大关系。 隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯和高斯混合等模型都是很好的例子。 如果你不擅长统计和概率，你会发现这些算法很难理解。
• 数据评估和建模：确保 ML 估计过程效率的一个重要部分是定期评估不同模型的有效性。 您可以使用不同的方法（例如回归和分类）来衡量给定模型的误差或准确性。 您还需要一个评估策略来配合它。
• 机器学习算法：了解不同的机器学习算法如何工作以及哪种算法适合特定情况非常重要。 您需要了解偏微分方程、梯度下降、二次规划、凸优化等主题。
• 编程语言：对于机器学习的职业，您还需要熟练掌握不同的编程语言，例如 Java、R、Python 和 C++。 这些语言将在机器学习项目的不同阶段为您提供帮助。
• 信号处理技术：特征提取对机器学习非常重要。 您可能必须使用几种高级信号处理算法，包括小波段、剪切波、轮廓波和曲波等。 了解有关机器学习所需技能的更多信息。

印度的机器学习薪水

对机器学习的需求很高，但公司要求个人具备正确的技能。 对这些工程师的需求一直很高。 名单是无穷无尽的。 这就是印度机器学习工资很高的主要原因。 不断增长的需求。 此外，经验越好，薪水越高。 根据 Payscale 的数据，印度机器学习的平均工资约为卢比。 每年686,281，包括奖金和利润分享。

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影响印度机器学习工资的因素

影响印度机器学习薪资的四个主要因素是：

• 公司——您工作的公司将直接影响您获得的薪水。
• 经验 -您拥有的经验越多，就越能更好地理解障碍并为错误提供快速解决方案。 经验和公司的结合将获得有助于创造成绩的薪水和职位。
• 地点——在接下来的几年里，地点在你可以预期的薪水中扮演的角色将变得更小。 但是，即便如此，位置仍将继续影响您可以要求并从潜在雇主那里获得的薪水。
• 技能——你拥有的重要技能，理解能力就越好。 位置将在决定印度的机器学习工资方面发挥至关重要的作用。

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印度的机器学习薪资：基于公司

这是一个公认的事实，品牌或公司越大，个人期望的薪水就越高。 让我们看一下一些最高薪酬的套餐——塔塔咨询服务有限公司提供约卢比。 每年4,42,000作为工资。 紧随其后的是英特尔公司，价格为 20,00,000 卢比。

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印度的机器学习薪资：基于经验

您拥有的经验越多，您的薪酬就越高。 因此，如果您是初学者并且最近才进入该行业，您将不得不相应地调整您的希望。 所以，让我们根据你的包里有多少年的经验来分解印度的机器学习薪水——

让我们看看印度的机器学习工资如何根据经验而变化。

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印度的入门级机器学习薪水

印度入门级机器学习的平均工资为 501,058 卢比。

印度的中级机器学习薪资

印度中级机器学习的平均工资为 1,142,459 卢比。

印度经验丰富的机器学习薪水

印度经验丰富的机器学习平均工资为 1,999,619 卢比。

印度的机器学习薪水：基于位置

尽管 Covid-19 可能会减少未来位置对工资的影响，但目前，位置在印度机器学习工资中起着至关重要的作用。 印度硅谷班加罗尔的工资最高，该市机器学习的收入比其他城市的同行高出约 21%。 比较是与全国平均水平进行的。 另一个争夺硅谷冠军头衔的城市钦奈提供的工资比全国平均水平低 5%。

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印度的机器学习工资：基于技能

让我们讨论一下印度的机器学习工资如何随着技能组合而增加。 正如我们前面提到的，你必须拥有一套令人印象深刻的技能，才能在竞争激烈的机器学习工程师市场中获得最高薪的工作。 有些技能可以让你获得更高的薪水。 所以，试着投资这些技能。

1. 机器学习 – 706,169 卢比
2. 蟒蛇 – ₹612,684
3. 深度学习 – 754,250 卢比
4. 自然语言处理 (NLP) – ₹697,670
5. 计算机视觉 - 736,976 卢比

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机器学习和深度学习肯定会给你带来比印度机器学习平均水平更高的薪水。 在人气反应方面，这两个技能也是排名最高的。

其他国家的机器学习薪资

美国机器学习工资：111,297 美元。

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英国的机器学习薪水：50,296 英镑。

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机器学习工作角色

1.机器学习工程师

人工智能和机器学习只是跨学科和技术应用的许多应用程序的总称。 它们还涉及机器人技术、数据分析、Web 开发、开发聊天机器人、智能应用程序开发等等。

自 2017 年底以来，人工智能和机器学习风靡全国。 OpenCV 、 PyTorch和TensorFlow等框架已成为当今 AI/ML 爱好者的流行语。

机器学习工程师的职责

• 研究和转换数据科学原型。
• 设计和开发机器学习系统和方案。
• 使用测试结果执行统计分析和微调模型。
• 在线查找可用的数据集以进行培训。
• 在必要时训练和重新训练 ML 系统和模型。
• 扩展和丰富现有的 ML 框架和库。
• 根据客户/客户要求开发机器学习应用程序。
• 研究、试验和实施合适的机器学习算法和工具。
• 分析 ML 算法的问题解决能力和用例，并按成功概率对其进行排名。

印度机器学习工程师的薪水

机器学习工程师的平均年薪为 671,548 卢比。 经验不足 1 年的机器学习工程师的年收入约为 500,000 卢比，这显然是印度入门级薪水最高的国家之一。 显然，早期水平的机器学习工程师每年收费 672,106 卢比，具体取决于他们的技能、位置和需求。

中级工程师的平均年薪为 1,173,074 卢比。 如果他们认为这很好，您会发现高级工程师（超过 10 年经验）的薪水令人鼓舞，因为他们每年的收入超过 200 万卢比。

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2. 数据科学家

数据科学基本上是通过编程实现的统计。 除了 R，Python 还展示了它在根据通用和特定要求整理数据方面的勇气。 就印度而言，数据科学 Python 程序员的收入超过了软件开发人员和 DevOps 程序员。 其原因在于，如今数据收集、数据清理和处理变得非常普遍，因为公司需要数据来收集市场和客户信息。

这需要一小群 Python 程序员，他们在通过NumPy和Pandas等库收集和处理数据方面受过专门培训。 德里-NCR 和孟买等主要大都市以及浦那和班加罗尔等新兴城市对数据科学家的需求量很大。

数据科学家的职责

• 收集大量结构化和非结构化数据并将其转化为可行的见解。
• 确定最有潜力推动组织发展的数据分析解决方案。
• 使用文本分析、机器学习和深度学习等分析技术来分析数据，从而揭示隐藏的模式和趋势。
• 鼓励数据驱动的方法来解决复杂的业务问题。
• 清理和验证数据以优化数据准确性和有效性。
• 通过数据可视化将所有富有成效的观察和发现传达给公司利益相关者。

印度数据科学家的薪资范围

数据科学家的平均工资为 708,012 卢比。 入门级数据科学家每年可赚取约 500,000 卢比，经验不足一年。 具有 1 到 4 年经验的早期数据科学家每年的收入约为 610,811 卢比。

具有 5 至 9 年经验的中级数据科学家在印度的年收入为 1,004,082 卢比。 随着您的经验和技能的增长，作为高级数据科学家，您的收入将急剧增加，每年在印度的收入超过 1,700,000 卢比！

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3. 数据工程师

数据工程师的主要工作是设计和设计可靠的基础架构，以将数据转换为数据科学家可以使用的格式。 除了构建可扩展的管道以将半结构化和非结构化数据转换为可用格式外，数据工程师还必须识别大型数据集中有意义的趋势。 从本质上讲，数据工程师致力于准备原始数据并使原始数据对分析或操作用途更有用。 关于数据工程师有很多神话，其中大多数都与现实相去甚远。

在组织中，数据工程师的职位与数据科学家的职位一样重要。 数据工程师远离聚光灯的唯一原因是他们与分析的最终产品没有直接联系。

数据工程师的职责

• 集成、整合和清理从多个来源收集的数据。
• 为数据科学家的操作和预测/规范建模准备原始数据。
• 使用 SQL、AWS 和其他大数据技术开发必要的基础设施，以优化从不同来源中提取、转换和加载数据。
• 部署复杂的分析程序、机器学习算法和统计技术来构建数据管道。
• 组装庞大而复杂的数据集以满足功能性和非功能性业务需求。
• 识别并开发创新方法来提高数据的可靠性、效率和质量。
• 开发、构建、测试和维护数据架构。

成为数据工程师所需的技能

• 积极的项目管理和组织能力。
• 处理和使用大型非结构化数据集的强大分析技能。
• 对流行语言有很强的编程天赋，包括 Python、Java、C++、Scala、Ruby 等。
• SQL 的高级工作知识，以及使用关系数据库的经验。
• 熟练使用各种数据库。

印度数据工程师的薪水范围

据 Glassdoor 称，印度数据工程师的平均工资为 8,56,643 卢比 LPA。 但当然，数据工程师的薪水取决于几个因素，包括公司规模和声誉、地理位置、教育资格、工作职位和工作经验。 亚马逊、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、埃森哲、德勤和凯捷等大数据行业的知名公司和大玩家通常会向数据工程师支付高额薪酬。 此外，您过去在大数据方面的工作经验越多，您的市场价值就越高。

尽管存在全球供需矛盾（对数据工程师的需求远远超过他们的供应），但数据工程师的职业前景在印度看起来很有希望。 据印度分析杂志报道，

“虽然 IT 公司呈现出负面趋势，但各公司对数据工程专业人士的需求有所增加，导致其薪酬结构大幅跃升。 与其他职位相比，在分析技能方面，高级分析职位和预测建模专业人员的薪水备受瞩目。”

至于早期职业生涯（1-4 年经验）的数据工程师，他们的 LPA 大约为 7,37,257 卢比。 随着他们进入中层（具有 5-9 年的经验），数据工程师的薪水变为 Rs.1,218,983 LPA。 拥有超过 15 年工作经验的数据工程师可以赚取超过 1,579,282 卢比的 LPA。

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4 . 数据分析师

数据分析师是专业人士，他们将数字、统计数据、数字翻译成简单的英语，让每个人都能理解。

鉴于这种情况，工作场所的数据分析师的范围总是越来越大，对于那些在数学、统计学、计算机科学或商业背景方面扎根的人来说，这可能是一个很好的选择。 该职位包括数据挖掘，精通 SQL、Python 等语言，以从数据集中提取相关见解，并通过可视化和报告引导这些想法。

数据分析师的职责

• 分析和挖掘业务数据以识别相关性并从不同的数据点发现有价值的模式。
• 使用以客户为中心的算法模型并对其进行个性化以适应个别客户的需求。
• 创建和部署自定义模型以发现诸如营销策略及其绩效、客户品味和偏好模式等业务问题的答案。
• 映射和跟踪来自多个系统的数据以解决特定的业务问题。
• 编写 SQL 查询以从数据仓库中提取数据并确定复杂业务问题的答案。
• 应用统计分析方法进行消费者数据研究和分析。

印度数据分析师的薪水

对于印度的数据分析师而言，拥有 1 至 4 年经验的总收入（包括小费、奖金和加班费）为 3,96,128 卢比，而拥有 5 至 9 年经验的职业中期数据分析师可以弥补根据组织和工作地点的位置，最高为 6,03,120 卢比。 如果您是一位成熟且经验丰富的数据分析师，并且已经在该行业工作了 10 至 19 年，则平均总薪酬为 9,00,000 卢比。

资料来源：工资表

– 印度 78% 的分析专业人士的入门级薪水为 0 至 60 万，但由于印度数据分析领域的应届生人数有所增加，这对于成熟的数据分析来说是一个很好的迹象行业。

– 4 - 6 年经验的工资保持稳定在 87 万。

– 对于拥有 12 年或以上丰富经验的高级数据分析师来说，去年他们的薪水大幅上涨了 20%。

5.软件开发人员/工程师 (AI/ML)

专注于 AI/ML 的软件开发人员/工程师是智能计算机程序背后的创造性思维。 他们的主要工作是开发高效的机器学习算法和应用程序。 软件开发人员/工程师设计、开发和安装 AI/ML 软件解决方案； 创建特定的计算机功能； 准备产品文档、流程图、布局、图表、图表等以进行可视化； 编写和测试代码； 创建技术规范、升级和维护系统等等。

技能要求：软件开发人员/工程师（AI/ML）必须精通多种编程语言的编码，包括 Python、Java、R、C、C++、Scala 等。他们必须对操作系统、数据结构、数据架构、计算机架构、数据分析、分布式处理、软件测试和调试等。 此外，他们必须对 ML 概念、算法、系统和工具有广泛的了解。

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印度的平均 AI 软件开发人员为卢比。 每年 700,000

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6. 以人为本的机器学习设计师

机器学习有一个专门的分支，致力于设计以人类为中心的 ML 算法。 因此，名称以人为中心的机器学习。 以人为中心的机器学习设计师负责创建可以通过信息处理和模式识别“学习”个人偏好和行为模式的智能系统。

这些系统需要最少或不需要人工干预，甚至需要繁琐的程序来解决每个可能的用户场景。 Netflix 和亚马逊的推荐引擎是以人为中心的机器学习的一个很好的例子。

所需技能：与任何机器学习职业道路一样，以人为本的机器学习设计师还必须深入了解各种机器学习概念、算法及其运作方式。 他们还应该具有良好的数学和统计学基础以及编码能力。

7. NLP 科学家

自然语言处理 (NLP) 旨在赋予机器理解自然人类语言的能力。 NLP 科学家主要负责设计和开发机器和应用程序，这些机器和应用程序可以学习人类语言的语音模式，并将口语翻译成其他语言。 这里的目标是帮助机器像人类一样自然地理解人类语言。 Grammarly 和 Duolingo 是 NLP 应用程序的两个很好的例子。

所需技能：由于 NLP 科学家的主要工作是教机器如何理解人类语言的细微差别，因此他们必须精通至少一种语言的句法、拼写和语法（越多越好）。 此外，他们应该具备基本的 ML 技能。

印度 NLP 的薪水：

印度技能的平均工资：卢比。 每年919,108。

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8. 分析总监

分析总监负责监督数据分析和数据仓库部门。 此外，分析总监协调数据分析和商业智能的管理、开发和集成，以支持公司的使命和愿景。

印度分析总监的平均薪酬为卢比。 3,719,375。

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9. 首席数据科学家

首席数据科学家的任务是监督和管理整个数据科学团队。 他/她在分析模型的开发过程中指导他们，也是制定项目计划的主要声音。 首席数据科学家必须具备强大的统计分析技能以及解决复杂问题的诀窍。

印度首席数据科学家的平均工资为卢比。 3,719,375。

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10. 计算机视觉工程师

计算机视觉工程师将计算机视觉研究技术应用于大量数据，以找到各种现实世界问题的解决方案。 他们与其他团队密切合作，开发和实施新颖的嵌入式架构。 此外，计算机视觉工程师拥有 ML 系统的深入知识。

印度计算机视觉工程师的薪水：

印度计算机视觉工程师的平均年薪为 512,820 卢比。

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11. 算法工程师

算法工程师设计、分析、实施、优化、分析和评估计算机/ML 算法。 他们的目标是缩小算法理论与软件工程中算法的实际应用之间的差距。

印度算法工程师的平均工资：

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12. 计算机科学家

计算机科学家的主要任务是开发新技术、系统和基于计算机的解决方案。 他们的工作围绕着各种技术，包括人工智能、机器人技术、信息技术和虚拟现实。 他们与计算机程序员、信息技术专业人员、机械/电气工程师等一起在一个团队中工作。

印度计算机科学家的薪水：

印度计算机科学家的平均年薪为 1,892,000 卢比。

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如何成为机器学习工程师？

第 1 步：提升您的 Python 和软件技能

Python 是一种高级且易于使用的语言，是 AI 专家、数据科学家和机器学习工程师的首选语言。

Python 的语法很容易学习，并且有大量的内置库。

另一个非常熟悉的重要事情是 Github。

阅读一些书籍或文章，了解在数据集上运行 Python 所需的工具。

第 2 步：研究机器学习算法

在熟悉并熟悉 Python 之后，您可以开始研究机器学习算法。 请务必阅读与每种算法相关的理论，以便您可以轻松实现模型。

第 3 步：处理迷你项目

现在您已经完成了对 Python 和机器学习领域的入门（单独和组合），是时候掌握所有这些知识并开始在项目中实施它了。

第 4 步：使用 Hadoop 和 Spark 将事情提升到一个新的水平

在您熟练掌握使用 Python 处理数据集之后，Hadoop 和 Spark 是您想要处理的两个系统。 这些大数据框架将使您能够处理 TB 和 PB 规模的数据。

第 5 步：转移到 TensorFlow

机器学习算法？ 查看。 大数据框架？ 查看。 高级机器学习？ 开始使用 TensorFlow。

第6步：做大

在处理完所有构建块之后，现在是时候处理大数据集并应用您在前 5 个步骤中获得的所有知识了。

第七步：不断练习和成长

最后一步是简单地练习并重复上面提到的6个步骤。 您现在可以构建自己的机器学习模型。 现在是时候完善这些技能并不断变得更好了。

为什么对机器学习工程师的需求在增加？

在过去十年中，对机器学习工程师的需求甚至超过了对数据科学家的需求。 在 2017 年 LinkedIn 美国职位报告中，机器学习工程师以 5 年（2012-17 年）9.8 倍的增长记录位居榜首。

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至于全球机器学习市场，预计到 2025 年将超过 399.867 亿美元，2017 年至 2025 年间的复合年增长率为 49.7%。这些统计数据清楚地表明，机器学习市场正在以前所未有的速度扩张。 鉴于竞争日益激烈，公司将不得不聘请才华横溢的 ML 工程师以及其他数据科学专业人士，才能在市场上站稳脚跟。

机器学习课程的优势是什么？

1. 更好的职业机会和成长

TMR 的一份报告指出，到 2025 年底，MLaaS（机器学习即服务）预计将从 2016 年的 10.7 亿美元增长到 199 亿美元。从绝对值来看，这是一个惊人的增长量，因为以及同比。

机器学习对任何可以被称为“重要”的东西都嗤之以鼻——无论是在金融层面还是在全球范围内。 如果您希望将自己的事业提升到另一个层次，机器学习可以为您做到这一点。 如果您希望让自己参与一些能让您成为全球和当代相关事物的一部分的事情，机器学习也可以为您做到这一点。

2. 更好的薪水

如今，最好的机器学习工程师的薪水与非常受欢迎的体育名人一样多！ 这一点也不夸张！ 根据 Glassdoor.co.in 的数据，机器学习工程师的平均年薪为 80 万，而这仅仅是一个人职业生涯的开始！ 一位经验丰富的机器学习工程师每年可以带回家 15 到 230 万美元。

3. 缺乏机器学习技能困扰着公司

鉴于技术飞跃的速度很快，许多公司都在追赶。 数字化转型是一个巨大的行业，而事实是，根本没有足够的机器学习专业人士来满足新的行业需求。

4. 机器学习和数据科学有着错综复杂的联系

如果说在现代之前宗教统治了整个世纪，那么现在确实是数据科学统治了大众，因为它具有解释一切的性质以及商业和创新的可行性。

而机器学习只是数据科学的一个影子。 为了让你的职业达到你无法想象的高度，你可以在这两个领域都胜任，这将使你能够分析数量惊人的数据，然后继续提取价值并提供对数据的洞察力。

此外，在许多组织中，ML 工程师和数据科学家在产品上一起工作，因此如果您已经成为一名 ML 工程师，您很可能会接触到数据科学家的观点。

结论性的想法…

谈到年薪，必须承认，与美国和英国等其他科技发达国家相比，印度的 ML 和 AI 专业人员的薪水要低得多。

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然而，根据 Analytics India Magazine 的“2018 年薪酬研究”，数据科学和分析领域近 40% 的专业人士的年薪超过 100 万卢比。 因此，不可否认的是，在印度，薪资水平也在不断提高。 抛开其他因素不谈，如果你掌握了必要的数据科学和机器学习技能，你在这个行业的未来将会非常光明。

我们希望您喜欢我们关于印度机器学习工资的文章。 上面的这些数字并不是一成不变的。 真正影响你薪水的因素是你拥有的技能，你对这些技能的掌握程度，以及你成长的速度以及使公司成长的速度。

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